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Enregistrement W2126940016 · doi:10.1139/cjfas-2014-0510

Dispersal capacities of anadromous Allis shad population inferred from a coupled genetic and otolith approach

2015· article· en· W2126940016 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Martin, Quentin Rougemont, Hilaire Drouineau, Sophie Launey, Philippe Jatteau, Gilles Bareille, Sylvain Bérail, Christophe Pécheyran, Éric Feunteun, Séverine Roques, D. Clavé, David José Nachón, Carlos Antunes, Micaela Mota, Élodie Réveillac, Françoise Daverat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish migrationAlosaBiological dispersalOtolithFisheryPopulationEcologyGeographyHabitatBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding dispersal capacities for migratory species is crucial for their management. By coupling otolith microchemistry and microsatellite genetic analyses, we provided information on snapshot and long-term dispersal capacity of Allis shad (Alosa alosa), an anadromous clupeid in decline throughout its distribution range. The allocation of natal origin was obtained from water chemistry and signatures in otoliths of juveniles and spawners within a Bayesian model. The majority of adults were assigned to a source river with high degrees of confidence; only 4% were undetermined. Otolith natal origins were used to define a population baseline by grouping individuals from the same natal river and not from the same sampling location as usually done. While A. alosa exhibited a high level of natal site fidelity, this species showed weak genetic structure, which supported the evidence of a substantial flow of strayers between river basins in the vicinity or at longer distances. However, long distance straying was probable but not frequent. In a context of global change, straying would be a key mechanism to drive dispersal and allow resilience of Allis shad populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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